Vignette SuperSpot
Matei Teleman
2024-01-15
Import libraries
library(Seurat)## Loading required package: SeuratObject## Loading required package: sp## 'SeuratObject' was built with package 'Matrix' 1.6.3 but the current
## version is 1.6.5; it is recomended that you reinstall 'SeuratObject' as
## the ABI for 'Matrix' may have changed##
## Attaching package: 'SeuratObject'## The following object is masked from 'package:base':
##
## intersectlibrary(SuperSpot)
library(SuperCell)
library(tidyr)
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ purrr 1.0.2
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ readr 2.1.5
## ✔ ggplot2 3.4.4 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tibble 3.2.1## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(igraph)##
## Attaching package: 'igraph'
##
## The following objects are masked from 'package:lubridate':
##
## %--%, union
##
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## as_data_frame, groups, union
##
## The following objects are masked from 'package:purrr':
##
## compose, simplify
##
## The following object is masked from 'package:tibble':
##
## as_data_frame
##
## The following object is masked from 'package:tidyr':
##
## crossing
##
## The following object is masked from 'package:Seurat':
##
## components
##
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## decompose, spectrum
##
## The following object is masked from 'package:base':
##
## unionDownload files from https://zenodo.org/records/8327576. You need “well7_5raw_expression_pd.csv”, “metadata.csv” and “well7_5_spatial.csv”.
wget https://zenodo.org/records/8327576/files/well7_5raw_expression_pd.csv
wget https://zenodo.org/records/8327576/files/metadata.csv
wget https://zenodo.org/records/8327576/files/well7_5_spatial.csv## --2024-01-22 10:54:59-- https://zenodo.org/records/8327576/files/well7_5raw_expression_pd.csv
## Resolving zenodo.org (zenodo.org)... 188.184.98.238, 188.184.103.159, 188.185.79.172
## Connecting to zenodo.org (zenodo.org)|188.184.98.238|:443... connected.
## HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
## Length: 92644913 (88M) [text/plain]
## Saving to: ‘well7_5raw_expression_pd.csv.2’
##
## 0K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 2.89M 31s
## 50K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 7.14M 21s
## 100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 64.6M 15s
## 150K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 12.3M 13s
## 200K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 15.7M 11s
## 250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 11.9M 11s
## 300K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 25.0M 10s
## 350K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 115M 9s
## 400K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 36.2M 8s
## 450K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 16.4M 8s
## 500K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 26.1M 7s
## 550K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 3.07M 9s
## 600K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 124M 8s
## 650K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 90.4M 8s
## 700K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 99.0M 7s
## 750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 9.66M 7s
## 800K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 81.9M 7s
## 850K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 82.9M 7s
## 900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 108M 6s
## 950K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 3.14M 8s
## 1000K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 15.6M 7s
## 1050K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 97.7M 7s
## 1100K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 109M 7s
## 1150K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 102M 7s
## 1200K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 92.0M 6s
## 1250K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 94.6M 6s
## 1300K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 141M 6s
## 1350K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 20.8M 6s
## 1400K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 19.3M 6s
## 1450K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 160M 6s
## 1500K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 119M 5s
## 1550K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 76.7M 5s
## 1600K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 109M 5s
## 1650K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 94.1M 5s
## 1700K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 126M 5s
## 1750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 27.5M 5s
## 1800K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 148M 5s
## 1850K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 3.42M 5s
## 1900K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 247M 5s
## 1950K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 183M 5s
## 2000K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 268M 5s
## 2050K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 172M 5s
## 2100K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 153M 5s
## 2150K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 199M 5s
## 2200K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 258M 5s
## 2250K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 21.5M 5s
## 2300K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 258M 4s
## 2350K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 18.5M 4s
## 2400K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 13.7M 4s
## 2450K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 14.5M 4s
## 2500K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 26.4M 4s
## 2550K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 38.8M 4s
## 2600K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 27.8M 4s
## 2650K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 16.4M 4s
## 2700K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 281M 4s
## 2750K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 8.13M 4s
## 2800K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 84.3M 4s
## 2850K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 34.1M 4s
## 2900K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 24.0M 4s
## 2950K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 7.91M 4s
## 3000K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 54.5M 4s
## 3050K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 28.8M 4s
## 3100K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 36.5M 4s
## 3150K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 13.5M 4s
## 3200K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 15.3M 4s
## 3250K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 227M 4s
## 3300K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 19.0M 4s
## 3350K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 20.8M 4s
## 3400K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 20.4M 4s
## 3450K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 18.3M 4s
## 3500K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 13.0M 4s
## 3550K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 90.9M 4s
## 3600K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 15.9M 4s
## 3650K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 11.9M 4s
## 3700K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 85.2M 4s
## 3750K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 105M 4s
## 3800K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 10.5M 4s
## 3850K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 15.5M 4s
## 3900K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 17.2M 4s
## 3950K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 3.79M 5s
## 4000K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 101M 4s
## 4050K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 99.2M 4s
## 4100K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 112M 4s
## 4150K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 126M 4s
## 4200K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 126M 4s
## 4250K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 66.6M 4s
## 4300K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 7.18M 4s
## 4350K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 106M 4s
## 4400K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 9.22M 4s
## 4450K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 39.3M 4s
## 4500K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 44.3M 4s
## 4550K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 13.7M 4s
## 4600K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 14.2M 4s
## 4650K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 12.4M 4s
## 4700K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 29.5M 4s
## 4750K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 2.60M 5s
## 4800K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 250M 5s
## 4850K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 128M 5s
## 4900K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 84.2M 4s
## 4950K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 89.9M 4s
## 5000K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 62.0M 4s
## 5050K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 8.69M 4s
## 5100K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 9.48M 4s
## 5150K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 32.6M 4s
## 5200K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 10.7M 5s
## 5250K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 22.2M 4s
## 5300K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 8.94M 5s
## 5350K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 18.9M 5s
## 5400K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 8.92M 5s
## 5450K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 27.6M 5s
## 5500K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 537K 6s
## 5550K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 9.01M 6s
## 5600K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 42.6M 6s
## 5650K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 6.72M 6s
## 5700K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 23.3M 6s
## 5750K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 12.0M 6s
## 5800K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 38.9M 6s
## 5850K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 9.88M 6s
## 5900K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 16.4M 6s
## 5950K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 12.3M 6s
## 6000K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 22.1M 6s
## 6050K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 13.9M 6s
## 6100K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 7.88M 6s
## 6150K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 23.7M 6s
## 6200K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 12.0M 6s
## 6250K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 12.9M 6s
## 6300K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 10.9M 6s
## 6350K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 14.3M 6s
## 6400K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 10.9M 6s
## 6450K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 10.1M 6s
## 6500K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 11.3M 6s
## 6550K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 12.7M 6s
## 6600K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 14.7M 6s
## 6650K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 8.21M 6s
## 6700K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 27.3M 6s
## 6750K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 10.0M 6s
## 6800K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 24.6M 6s
## 6850K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 14.5M 6s
## 6900K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 8.63M 6s
## 6950K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 10.5M 6s
## 7000K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 21.5M 6s
## 7050K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 17.8M 6s
## 7100K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 15.2M 6s
## 7150K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 12.3M 6s
## 7200K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 9.24M 6s
## 7250K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 17.9M 6s
## 7300K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 11.7M 6s
## 7350K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 12.8M 6s
## 7400K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 6.63M 6s
## 7450K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 27.0M 6s
## 7500K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 16.0M 6s
## 7550K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 8.42M 6s
## 7600K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 9.93M 6s
## 7650K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 34.7M 6s
## 7700K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 8.18M 6s
## 7750K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 7.91M 6s
## 7800K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 44.9M 6s
## 7850K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 5.38M 6s
## 7900K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 28.7M 6s
## 7950K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 99.9M 6s
## 8000K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 7.40M 6s
## 8050K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 19.8M 6s
## 8100K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 9.50M 6s
## 8150K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 9.57M 6s
## 8200K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 19.6M 6s
## 8250K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 8.25M 6s
## 8300K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 52.1M 6s
## 8350K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 23.6M 6s
## 8400K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 10.0M 6s
## 8450K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 15.6M 6s
## 8500K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 11.5M 6s
## 8550K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 39.3M 6s
## 8600K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 7.00M 6s
## 8650K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 73.1M 6s
## 8700K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 18.5M 6s
## 8750K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 13.1M 6s
## 8800K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 15.7M 6s
## 8850K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 12.6M 6s
## 8900K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 14.6M 6s
## 8950K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 66.8M 6s
## 9000K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 10.4M 6s
## 9050K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 20.5M 6s
## 9100K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 9.55M 6s
## 9150K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 10.6M 6s
## 9200K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 9.51M 6s
## 9250K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 9.03M 6s
## 9300K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 73.4M 6s
## 9350K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 20.4M 6s
## 9400K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 11.5M 6s
## 9450K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 21.4M 6s
## 9500K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 14.6M 6s
## 9550K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 18.1M 6s
## 9600K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 12.2M 6s
## 9650K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 16.8M 6s
## 9700K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 12.3M 6s
## 9750K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 10.7M 6s
## 9800K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 14.3M 6s
## 9850K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 17.0M 6s
## 9900K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 17.0M 6s
## 9950K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 12.9M 6s
## 10000K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 16.1M 6s
## 10050K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 26.7M 6s
## 10100K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 21.8M 6s
## 10150K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 9.30M 6s
## 10200K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 30.3M 6s
## 10250K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 10.9M 6s
## 10300K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 20.8M 6s
## 10350K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 23.8M 6s
## 10400K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 18.5M 6s
## 10450K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 20.1M 6s
## 10500K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 10.7M 6s
## 10550K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 11.3M 6s
## 10600K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 23.5M 6s
## 10650K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 95.7M 6s
## 10700K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 11.4M 6s
## 10750K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 8.68M 6s
## 10800K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 27.4M 6s
## 10850K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 7.42M 6s
## 10900K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 43.4M 6s
## 10950K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 16.9M 6s
## 11000K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 17.7M 6s
## 11050K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 11.1M 6s
## 11100K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 18.0M 6s
## 11150K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 65.7M 6s
## 11200K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 7.78M 6s
## 11250K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 92.8M 6s
## 11300K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 8.47M 6s
## 11350K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 10.7M 6s
## 11400K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 171M 6s
## 11450K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 11.5M 6s
## 11500K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 16.8M 6s
## 11550K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 12.6M 6s
## 11600K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 522K 6s
## 11650K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 82.3M 6s
## 11700K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 7.10M 6s
## 11750K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 20.6M 6s
## 11800K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 88.8M 6s
## 11850K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 9.37M 6s
## 11900K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 17.8M 6s
## 11950K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 91.4M 6s
## 12000K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 12.0M 6s
## 12050K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 18.6M 6s
## 12100K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 20.6M 6s
## 12150K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 19.5M 6s
## 12200K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 8.88M 6s
## 12250K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 18.7M 6s
## 12300K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 25.4M 6s
## 12350K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 8.00M 6s
## 12400K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 96.1M 6s
## 12450K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 43.8M 6s
## 12500K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 10.2M 6s
## 12550K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 20.2M 6s
## 12600K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 11.5M 6s
## 12650K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 93.4M 6s
## 12700K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 10.7M 6s
## 12750K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 11.5M 6s
## 12800K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 21.0M 6s
## 12850K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 49.7M 6s
## 12900K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 9.62M 6s
## 12950K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 36.6M 6s
## 13000K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 15.5M 6s
## 13050K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 23.2M 6s
## 13100K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 19.6M 6s
## 13150K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 13.7M 6s
## 13200K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 10.5M 6s
## 13250K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 40.7M 6s
## 13300K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 10.7M 6s
## 13350K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 21.2M 6s
## 13400K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 9.87M 6s
## 13450K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 124M 6s
## 13500K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 20.5M 6s
## 13550K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 11.8M 6s
## 13600K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 31.8M 6s
## 13650K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 13.4M 6s
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## 40900K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 13.2M 4s
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## 41200K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 19.3M 4s
## 41250K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 15.2M 4s
## 41300K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 14.9M 4s
## 41350K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 15.8M 4s
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## 55300K .......... .......... .......... .......... .......... 61% 19.4M 3s
## 55350K .......... .......... .......... .......... .......... 61% 11.0M 3s
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## 68350K .......... .......... .......... .......... .......... 75% 15.6M 2s
## 68400K .......... .......... .......... .......... .......... 75% 14.3M 2s
## 68450K .......... .......... .......... .......... .......... 75% 22.2M 2s
## 68500K .......... .......... .......... .......... .......... 75% 10.5M 2s
## 68550K .......... .......... .......... .......... .......... 75% 17.5M 2s
## 68600K .......... .......... .......... .......... .......... 75% 36.5M 2s
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## 69200K .......... .......... .......... .......... .......... 76% 16.3M 2s
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## 84250K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 28.1M 1s
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## 85650K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 10.9M 0s
## 85700K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 13.6M 0s
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## 193350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 219M 0s
## 193400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 11.6M 0s
## 193450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 13.2M 0s
## 193500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 101M 0s
## 193550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 24.8M 0s
## 193600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 8.69M 0s
## 193650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 16.8M 0s
## 193700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 35.1M 0s
## 193750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 8.28M 0s
## 193800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 48.0M 0s
## 193850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 42.5M 0s
## 193900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 10.2M 0s
## 193950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 274M 0s
## 194000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 7.15M 0s
## 194050K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 18.8M 0s
## 194100K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 6.97M 0s
## 194150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 29.2M 0s
## 194200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 28.2M 0s
## 194250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 14.3M 0s
## 194300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 15.7M 0s
## 194350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 19.7M 0s
## 194400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 8.22M 0s
## 194450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 33.7M 0s
## 194500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 20.4M 0s
## 194550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 11.6M 0s
## 194600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 99.0M 0s
## 194650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 34.4M 0s
## 194700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 39.9M 0s
## 194750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 8.17M 0s
## 194800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 46.5M 0s
## 194850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 8.64M 0s
## 194900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 111M 0s
## 194950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 7.69M 0s
## 195000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 31.2M 0s
## 195050K .......... .......... ........ 100% 10.5M=21s
##
## 2024-01-22 10:55:29 (8.89 MB/s) - ‘metadata.csv.2’ saved [199760888/199760888]
##
## --2024-01-22 10:55:29-- https://zenodo.org/records/8327576/files/well7_5_spatial.csv
## Resolving zenodo.org (zenodo.org)... 188.184.98.238, 188.184.103.159, 188.185.79.172
## Connecting to zenodo.org (zenodo.org)|188.184.98.238|:443... connected.
## HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
## Length: 6051268 (5.8M) [text/plain]
## Saving to: ‘well7_5_spatial.csv.2’
##
## 0K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 3.37M 2s
## 50K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 6.26M 1s
## 100K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 118M 1s
## 150K .......... .......... .......... .......... .......... 3% 10.9M 1s
## 200K .......... .......... .......... .......... .......... 4% 26.7M 1s
## 250K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 5.37M 1s
## 300K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 220M 1s
## 350K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 233M 1s
## 400K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 241M 0s
## 450K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 223M 0s
## 500K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 21.0M 0s
## 550K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 26.3M 0s
## 600K .......... .......... .......... .......... .......... 10% 27.4M 0s
## 650K .......... .......... .......... .......... .......... 11% 21.3M 0s
## 700K .......... .......... .......... .......... .......... 12% 18.7M 0s
## 750K .......... .......... .......... .......... .......... 13% 46.6M 0s
## 800K .......... .......... .......... .......... .......... 14% 12.2M 0s
## 850K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 46.2M 0s
## 900K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 14.6M 0s
## 950K .......... .......... .......... .......... .......... 16% 16.2M 0s
## 1000K .......... .......... .......... .......... .......... 17% 11.5M 0s
## 1050K .......... .......... .......... .......... .......... 18% 17.3M 0s
## 1100K .......... .......... .......... .......... .......... 19% 32.3M 0s
## 1150K .......... .......... .......... .......... .......... 20% 13.8M 0s
## 1200K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 35.5M 0s
## 1250K .......... .......... .......... .......... .......... 21% 21.9M 0s
## 1300K .......... .......... .......... .......... .......... 22% 10.5M 0s
## 1350K .......... .......... .......... .......... .......... 23% 42.5M 0s
## 1400K .......... .......... .......... .......... .......... 24% 26.9M 0s
## 1450K .......... .......... .......... .......... .......... 25% 13.2M 0s
## 1500K .......... .......... .......... .......... .......... 26% 27.4M 0s
## 1550K .......... .......... .......... .......... .......... 27% 5.14M 0s
## 1600K .......... .......... .......... .......... .......... 27% 73.9M 0s
## 1650K .......... .......... .......... .......... .......... 28% 106M 0s
## 1700K .......... .......... .......... .......... .......... 29% 105M 0s
## 1750K .......... .......... .......... .......... .......... 30% 78.9M 0s
## 1800K .......... .......... .......... .......... .......... 31% 13.1M 0s
## 1850K .......... .......... .......... .......... .......... 32% 15.6M 0s
## 1900K .......... .......... .......... .......... .......... 32% 11.3M 0s
## 1950K .......... .......... .......... .......... .......... 33% 16.2M 0s
## 2000K .......... .......... .......... .......... .......... 34% 34.3M 0s
## 2050K .......... .......... .......... .......... .......... 35% 11.2M 0s
## 2100K .......... .......... .......... .......... .......... 36% 28.1M 0s
## 2150K .......... .......... .......... .......... .......... 37% 6.98M 0s
## 2200K .......... .......... .......... .......... .......... 38% 15.2M 0s
## 2250K .......... .......... .......... .......... .......... 38% 47.9M 0s
## 2300K .......... .......... .......... .......... .......... 39% 9.63M 0s
## 2350K .......... .......... .......... .......... .......... 40% 19.9M 0s
## 2400K .......... .......... .......... .......... .......... 41% 8.36M 0s
## 2450K .......... .......... .......... .......... .......... 42% 20.3M 0s
## 2500K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 95.2M 0s
## 2550K .......... .......... .......... .......... .......... 43% 7.98M 0s
## 2600K .......... .......... .......... .......... .......... 44% 36.6M 0s
## 2650K .......... .......... .......... .......... .......... 45% 8.38M 0s
## 2700K .......... .......... .......... .......... .......... 46% 23.7M 0s
## 2750K .......... .......... .......... .......... .......... 47% 85.8M 0s
## 2800K .......... .......... .......... .......... .......... 48% 10.4M 0s
## 2850K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 16.0M 0s
## 2900K .......... .......... .......... .......... .......... 49% 14.2M 0s
## 2950K .......... .......... .......... .......... .......... 50% 15.1M 0s
## 3000K .......... .......... .......... .......... .......... 51% 16.5M 0s
## 3050K .......... .......... .......... .......... .......... 52% 12.9M 0s
## 3100K .......... .......... .......... .......... .......... 53% 18.7M 0s
## 3150K .......... .......... .......... .......... .......... 54% 26.1M 0s
## 3200K .......... .......... .......... .......... .......... 54% 22.6M 0s
## 3250K .......... .......... .......... .......... .......... 55% 13.4M 0s
## 3300K .......... .......... .......... .......... .......... 56% 9.82M 0s
## 3350K .......... .......... .......... .......... .......... 57% 7.59M 0s
## 3400K .......... .......... .......... .......... .......... 58% 197M 0s
## 3450K .......... .......... .......... .......... .......... 59% 10.9M 0s
## 3500K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 16.5M 0s
## 3550K .......... .......... .......... .......... .......... 60% 42.1M 0s
## 3600K .......... .......... .......... .......... .......... 61% 10.1M 0s
## 3650K .......... .......... .......... .......... .......... 62% 14.0M 0s
## 3700K .......... .......... .......... .......... .......... 63% 11.4M 0s
## 3750K .......... .......... .......... .......... .......... 64% 29.7M 0s
## 3800K .......... .......... .......... .......... .......... 65% 14.3M 0s
## 3850K .......... .......... .......... .......... .......... 65% 9.74M 0s
## 3900K .......... .......... .......... .......... .......... 66% 15.0M 0s
## 3950K .......... .......... .......... .......... .......... 67% 15.5M 0s
## 4000K .......... .......... .......... .......... .......... 68% 28.0M 0s
## 4050K .......... .......... .......... .......... .......... 69% 14.1M 0s
## 4100K .......... .......... .......... .......... .......... 70% 13.7M 0s
## 4150K .......... .......... .......... .......... .......... 71% 15.2M 0s
## 4200K .......... .......... .......... .......... .......... 71% 7.99M 0s
## 4250K .......... .......... .......... .......... .......... 72% 12.6M 0s
## 4300K .......... .......... .......... .......... .......... 73% 3.99M 0s
## 4350K .......... .......... .......... .......... .......... 74% 70.0M 0s
## 4400K .......... .......... .......... .......... .......... 75% 18.0M 0s
## 4450K .......... .......... .......... .......... .......... 76% 8.83M 0s
## 4500K .......... .......... .......... .......... .......... 76% 81.8M 0s
## 4550K .......... .......... .......... .......... .......... 77% 14.0M 0s
## 4600K .......... .......... .......... .......... .......... 78% 23.2M 0s
## 4650K .......... .......... .......... .......... .......... 79% 8.95M 0s
## 4700K .......... .......... .......... .......... .......... 80% 15.6M 0s
## 4750K .......... .......... .......... .......... .......... 81% 49.2M 0s
## 4800K .......... .......... .......... .......... .......... 82% 10.4M 0s
## 4850K .......... .......... .......... .......... .......... 82% 10.6M 0s
## 4900K .......... .......... .......... .......... .......... 83% 16.3M 0s
## 4950K .......... .......... .......... .......... .......... 84% 32.8M 0s
## 5000K .......... .......... .......... .......... .......... 85% 18.8M 0s
## 5050K .......... .......... .......... .......... .......... 86% 11.3M 0s
## 5100K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 25.1M 0s
## 5150K .......... .......... .......... .......... .......... 87% 8.08M 0s
## 5200K .......... .......... .......... .......... .......... 88% 21.0M 0s
## 5250K .......... .......... .......... .......... .......... 89% 89.6M 0s
## 5300K .......... .......... .......... .......... .......... 90% 9.32M 0s
## 5350K .......... .......... .......... .......... .......... 91% 18.5M 0s
## 5400K .......... .......... .......... .......... .......... 92% 18.9M 0s
## 5450K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 16.6M 0s
## 5500K .......... .......... .......... .......... .......... 93% 15.0M 0s
## 5550K .......... .......... .......... .......... .......... 94% 145M 0s
## 5600K .......... .......... .......... .......... .......... 95% 8.17M 0s
## 5650K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 16.6M 0s
## 5700K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 26.6M 0s
## 5750K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 494K 0s
## 5800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 132M 0s
## 5850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 48.3M 0s
## 5900K ......... 100% 55.2M=0.5s
##
## 2024-01-22 10:55:30 (12.3 MB/s) - ‘well7_5_spatial.csv.2’ saved [6051268/6051268]Import dataset
well7.mtx <- read_csv("./well7_5raw_expression_pd.csv")%>% column_to_rownames("GENE")## Rows: 1022 Columns: 44976
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (1): GENE
## dbl (44975): well7_5_0, well7_5_1, well7_5_2, well7_5_3, well7_5_4, well7_5_...
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.well7.mtx[1:5,1:5]## well7_5_0 well7_5_1 well7_5_2 well7_5_3 well7_5_4
## A2M 0 0 0 0 0
## ABCC9 0 0 0 0 0
## ABI3BP 0 0 0 0 0
## ACBD7 0 0 0 0 0
## ACTA2 0 0 0 0 0md <- read_csv("./metadata.csv")## Rows: 1091281 Columns: 18
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (18): NAME, biosample_id, donor_id, species, species__ontology_label, di...
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.md[1:5,1:5]## # A tibble: 5 × 5
## NAME biosample_id donor_id species species__ontology_label
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 TYPE group group group group
## 2 sagittal3_0 1 A NCBITaxon:10090 Mus musculus
## 3 sagittal3_1 1 A NCBITaxon:10090 Mus musculus
## 4 sagittal3_2 1 A NCBITaxon:10090 Mus musculus
## 5 sagittal3_3 1 A NCBITaxon:10090 Mus musculuswell7.md <- md[md$NAME %in% colnames(well7.mtx) == T,]
well7.md[1:5,1:5]## # A tibble: 5 × 5
## NAME biosample_id donor_id species species__ontology_label
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 well7_5_0 15 C NCBITaxon:10090 Mus musculus
## 2 well7_5_1 15 C NCBITaxon:10090 Mus musculus
## 3 well7_5_2 15 C NCBITaxon:10090 Mus musculus
## 4 well7_5_3 15 C NCBITaxon:10090 Mus musculus
## 5 well7_5_4 15 C NCBITaxon:10090 Mus musculuswell7.spatial <- read_csv("./well7_5_spatial.csv")## Rows: 44976 Columns: 9
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (9): NAME, X, Y, Z, Main_molecular_cell_type, Sub_molecular_cell_type, M...
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.well7.spatial <- well7.spatial[-1,]
spotPosition <- dplyr::select(well7.spatial,c("NAME","X","Y")) %>% column_to_rownames("NAME")
colnames(spotPosition) <- c("imagerow","imagecol")
spotPosition$imagerow <- as.numeric(spotPosition$imagerow)
spotPosition$imagecol <- as.numeric(spotPosition$imagecol)
spotPosition <- select(spotPosition,c("imagerow","imagecol"))Create metaspot object
The function “SCimplify_SpatialDLS” uses the raw count matrix and the spatial coordinates of the spots to build the metaspots. You can choose to split or not the the connections between the spots that have a higher distance compared to the other ones with “split_not_connected”. You can also split the metaspots based on a provided annotation with “cell.annotation” parameter. The main output here is the membership given to each spot to know in which metaspot it is assigned.
g = 10 # gamma
n.pc = 5
k.knn = 16 # number of neighbors to connect to each spot
print("Creating metaspots")## [1] "Creating metaspots"MC.well7_DLS <- SCimplify_SpatialDLS(X = well7.mtx ,
spotPositions = spotPosition ,
method_similarity = "1",
split_not_connected = T,
genes.use = rownames(well7.mtx),
gamma = g,n.pc = n.pc,
method_knn = "1",
k.knn = k.knn,
method_normalization = "log_normalize",
cell.annotation = well7.md$Main_molecular_cell_type)## [1] "Building KNN graph with nn2"
## [1] "Neighbors with distance > 173.209634230687 are removed"## [1] "Maximum gamma is 79.181338028169"
## [1] "Done"## Warning: Data is of class data.frame. Coercing to dgCMatrix.## [1] "Performing Log Normalization"## Normalizing layer: counts## [1] "Done"
## [1] "Running PCA"## Finding variable features for layer counts## Centering and scaling data matrix
## [1] "Done"
## [1] "Computing PCA dist for each edge"
## [1] "Done"
## [1] "Computing similarity from PCA distances"
## [1] "Done"
## [1] "Returning graph with PCA similarity as weight"
## [1] "Clustering"
## [1] "Done"print("Done")## [1] "Done"well7.md[,str_c("MC_membership_",g)] <- MC.well7_DLS$membership %>% as.character()The major quality control for metaspots is purity (proportion of the most abundant cell type/region within each metaspot). In the case, where we decided to split the metaspots with the paramater “cell.annotation”, the purity should be equal to 1.
#We compute the purity for each metaspot
method_purity <- c("max_proportion", "entropy")[1]
MC.well7_DLS$purity <- supercell_purity(
clusters = well7.md$Main_molecular_cell_type,
supercell_membership = MC.well7_DLS$membership,
method = method_purity
)
print(str_c("mean purity is ",mean(MC.well7_DLS$purity)))## [1] "mean purity is 1"#We assign each metaspot with its corresponding annotation
MC.well7_DLS$Main_molecular_cell_type <- supercell_assign(clusters = well7.md$Main_molecular_cell_type,supercell_membership = MC.well7_DLS$membership,method = "absolute")SuperSpot come with its own way to visualize the metapots. The function “supercell_metaspots_shape” first builds the polygons representing the metaspots covering the original spots.
print("Creating polygons for visualization")## [1] "Creating polygons for visualization"MC.well7_DLS$polygons <- supercell_metaspots_shape(MC = MC.well7_DLS,spotpositions = spotPosition ,annotation = "Main_molecular_cell_type",concavity = 2,membership_name = "membership")
print("Done")## [1] "Done"SpatialDimPlotSC(original_coord = spotPosition ,MC = MC.well7_DLS,
sc.col = "Main_molecular_cell_type",sc.col2 = str_c("MC_membership_",g),polygons_col = "polygons" ,meta_data = well7.md )+NoLegend()
Because we wanted that every metaspot contains only one cell type and we split them, it created metaspots with gaps. To overcome this, we split them again based on if there are still connected or not in the KNN.
MC.well7_DLS.spl <- split_unconnected(MC.well7_DLS)
well7.md[,str_c("MC_membership_spl_",g)] <- MC.well7_DLS.spl$membership %>% as.character()
MC.well7_DLS.spl$Main_molecular_cell_type <- supercell_assign(clusters = well7.md $Main_molecular_cell_type,supercell_membership = MC.well7_DLS.spl$membership,method = "absolute")
MC.well7_DLS.spl$polygons <- supercell_metaspots_shape(MC.well7_DLS.spl,spotpositions = spotPosition ,annotation = "Main_molecular_cell_type",concavity = 2,membership_name = "membership")
SpatialDimPlotSC(spotPosition ,MC.well7_DLS.spl,
sc.col = "Main_molecular_cell_type",sc.col2 = str_c("MC_membership_spl_",g),polygons_col = "polygons" ,meta_data = well7.md )+NoLegend()+ theme(plot.background = element_rect(fill = 'black'),panel.background = element_rect(fill = 'black'),panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank())
Create Seurat object from metaspot object
MC_centroids <- supercell_spatial_centroids(MC.well7_DLS.spl,spotPositions = spotPosition)
MC.ge <- superspot_GE(MC = MC.well7_DLS.spl,
ge = well7.mtx %>% as.matrix(),
groups = as.numeric(MC.well7_DLS.spl$membership)
)
MC.seurat <- supercell_2_Seuratv5(
SC.GE = MC.ge,
SC = MC.well7_DLS.spl,
fields = c("Main_molecular_cell_type")
)## Warning: Data is of class dgeMatrix. Coercing to dgCMatrix.MC.seurat <- NormalizeData(MC.seurat)## Normalizing layer: countsMC.seurat <- ScaleData(MC.seurat)## Centering and scaling data matrixMC.seurat <- FindVariableFeatures(MC.seurat)## Finding variable features for layer countsMC.seurat <- RunPCA(MC.seurat)## PC_ 1
## Positive: PLTP, SELPLG, MBP, VTN, ABCC9, SPARC, VIM, CSF1R, P2RY12, GPR34
## LEF1, LY6C1, TEK, RGS5, CTSS, APOD, LY6A, FN1, CLDN5, SLC7A10
## PGLYRP1, GFAP, VWF, FLT1, CST3, ZIC1, C1QB, MFSD2A, TREM2, S1PR1
## Negative: CPNE6, GRM7, GRM5, CACNA2D1, SEZ6, PGR, CHRM1, IGSF8, OPRL1, RESP18
## GPRASP2, ATP2B4, PRKCG, STMN2, SLC24A2, SPHKAP, GABBR2, C1QL3, NEUROD6, PTPN3
## LTK, KCND3, KCNG1, PPP2R2B, NPTX1, LRPPRC, NEUROD2, CCK, CADM1, SUMO2
## PC_ 2
## Positive: TRF, APOD, CLDN11, MAL, HAPLN2, PPP1R14A, TMEM88B, MOG, UGT8A, CAR2
## MBP, OPALIN, PTGDS, KLK6, ANLN, PRR5L, PLIN3, GJB1, SERPINB1A, PROX1
## SPARC, EFHD1, CCP110, TBX20, ST18, CD9, DOCK5, UNC5B, HHIP, SLC6A5
## Negative: NRGN, SLC17A7, CHRM1, CCK, ADCY1, PRKCG, GRM5, CPNE6, C1QL3, NPTX1
## HPCAL4, NECAB1, TBR1, RGS4, CACNA2D1, NEUROD6, TIAM1, NEUROD2, PDE1A, SLC30A3
## ATP2B4, DBPHT2, KCNG1, SPHKAP, SEZ6, CRYM, NPY1R, LAMP5, MCHR1, DKK3
## PC_ 3
## Positive: VIM, MFGE8, GFAP, SLC1A3, PLTP, VTN, DCN, MGP, GJB2, IGF2
## S1PR1, MYOC, LHX2, FN1, TBX18, SLC6A13, MYH11, VWF, HOPX, NR2F2
## FJX1, SLC17A7, COL3A1, GRIN2C, GLDC, FAM107A, AQP4, HTRA1, HPCAL4, CST3
## Negative: VAMP1, GLRA1, RESP18, SYT2, GPRASP2, SLC32A1, GAD1, GAD2, MBP, NEFM
## CACNA2D2, KCNC3, HTR2C, KCNC2, CORO6, SLC24A2, OPRL1, STMN2, PVALB, SLC17A6
## RGS8, PLCXD2, SV2C, GATA3, NEFH, MRAP2, BAIAP3, GNG4, LGI2, HAP1
## PC_ 4
## Positive: HTRA1, SLC6A11, FGFR3, S1PR1, CLU, SLC1A3, MFGE8, AQP4, TTYH1, PTPRZ1
## MLC1, NTSR2, GJA1, CBS, ADCYAP1R1, FJX1, SLC7A10, FAM107A, CXCL14, CLDN10
## AGT, CST3, ID4, FAM181B, NDRG2, ADA, CSPG5, TIMP4, GLDC, GRIN2C
## Negative: APOD, HAPLN2, TRF, CLDN11, PPP1R14A, MAL, KLK6, ANLN, UGT8A, MGP
## GJB1, VTN, PTGDS, IGF2, PRR5L, OPALIN, PDLIM1, SERPINB1A, MOG, TBX20
## TBX18, DCN, TMEM88B, UNC5B, TMSB4X, PTPRK, TMEM215, CCP110, DOCK5, DPY19L1
## PC_ 5
## Positive: SLC17A7, HAPLN2, CLDN11, MOG, CAR2, OPALIN, HPCAL4, TRF, NRGN, UGT8A
## TMEM88B, GJB1, ANLN, SERPINB1A, C1QL3, PRKCG, TBR1, PPP1R14A, DPY19L1, CRYM
## CHRM1, CCP110, TCF4, CCK, NEUROD6, FEZF2, PRR5L, MAL, PROX1, ADCY1
## Negative: IGF2, VTN, MGP, GJB2, TBX18, SLC6A13, MYH11, GLRA1, ZIC1, PLTP
## SERPINF1, SYT2, VIM, ISLR, SPP1, COL3A1, FN1, VWF, VAMP1, TAGLN
## SPARC, FBLN5, A2M, CSRP2, SLC47A1, SLC13A3, MYOC, COL18A1, IGFBP4, ASS1MC.seurat <- RunUMAP(MC.seurat, dims = 1:30)## Warning: The default method for RunUMAP has changed from calling Python UMAP via reticulate to the R-native UWOT using the cosine metric
## To use Python UMAP via reticulate, set umap.method to 'umap-learn' and metric to 'correlation'
## This message will be shown once per session## 11:03:50 UMAP embedding parameters a = 0.9922 b = 1.112## Found more than one class "dist" in cache; using the first, from namespace 'spam'## Also defined by 'BiocGenerics'## 11:03:50 Read 20135 rows and found 30 numeric columns## 11:03:50 Using Annoy for neighbor search, n_neighbors = 30## Found more than one class "dist" in cache; using the first, from namespace 'spam'## Also defined by 'BiocGenerics'## 11:03:50 Building Annoy index with metric = cosine, n_trees = 50## 0% 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100%## [----|----|----|----|----|----|----|----|----|----|## **************************************************|
## 11:03:51 Writing NN index file to temp file /var/folders/d6/8nyzvqcx6559qg6cqv9tkxc40000gn/T//RtmpxBYz0H/fileadbf69817e02
## 11:03:51 Searching Annoy index using 1 thread, search_k = 3000
## 11:03:55 Annoy recall = 100%
## 11:03:55 Commencing smooth kNN distance calibration using 1 thread with target n_neighbors = 30
## 11:03:56 Initializing from normalized Laplacian + noise (using RSpectra)
## 11:03:56 Commencing optimization for 200 epochs, with 924040 positive edges
## 11:04:03 Optimization finishedDimPlot(MC.seurat, reduction = "umap", group.by = "Main_molecular_cell_type")+NoLegend()
Perform downstream analyses
Idents(MC.seurat) <- "Main_molecular_cell_type"
levels(MC.seurat) <- sort(levels(MC.seurat))
VlnPlot(MC.seurat,"nFeature_RNA")+NoLegend()
#Compute marker genes
well7.mc.markers <- FindAllMarkers(MC.seurat, only.pos = TRUE, min.pct = 0.25, logfc.threshold = 0.25 ) %>% filter(p_val_adj < 0.05)## Calculating cluster Astrocytes## For a (much!) faster implementation of the Wilcoxon Rank Sum Test,
## (default method for FindMarkers) please install the presto package
## --------------------------------------------
## install.packages('devtools')
## devtools::install_github('immunogenomics/presto')
## --------------------------------------------
## After installation of presto, Seurat will automatically use the more
## efficient implementation (no further action necessary).
## This message will be shown once per session## Calculating cluster Cerebellum neurons## Calculating cluster Cholinergic and monoaminergic neurons## Calculating cluster Choroid plexus epithelial cells## Calculating cluster Dentate gyrus granule neurons## Calculating cluster Di- and mesencephalon excitatory neurons## Calculating cluster Di- and mesencephalon inhibitory neurons## Calculating cluster Ependymal cells## Calculating cluster Glutamatergic neuroblasts## Calculating cluster Hindbrain neurons/Spinal cord neurons## Calculating cluster Microglia## Calculating cluster Non-glutamatergic neuroblasts## Calculating cluster Olfactory ensheathing cells## Calculating cluster Olfactory inhibitory neurons## Calculating cluster Oligodendrocyte precursor cells## Calculating cluster Oligodendrocytes## Calculating cluster Peptidergic neurons## Calculating cluster Pericytes## Calculating cluster Perivascular macrophages## Calculating cluster Telencephalon inhibitory interneurons## Calculating cluster Telencephalon projecting excitatory neurons## Calculating cluster Telencephalon projecting inhibitory neurons## Calculating cluster Unannotated## Calculating cluster Vascular and leptomeningeal cells## Calculating cluster Vascular endothelial cells## Calculating cluster Vascular smooth muscle cellswell7.mc.top.markers <- well7.mc.markers %>%
group_by(cluster) %>%
slice_max(n = 5, order_by = avg_log2FC)
DotPlot(MC.seurat,features = well7.mc.top.markers$gene %>% unique()) + RotatedAxis()